來源：國信證券。
一、特斯拉（TESLA）:
從硬到軟的全棧自研，打造“算力+算法+資料”的競争壁壘
1、從Mobileye到英偉達，最終走向FSD自研晶片。
特斯拉于2014年推出自動駕駛輔助系統Autopilot 1.0，特斯拉掌握核心資料、AI算法以及主要晶片，從硬到軟的全棧自研，這也成為了特斯拉最核心的競争壁壘。特斯拉成立于2003年，并于2010年在納斯達克上市。2008年至2020年特斯拉共釋出Model S、Model X、Model 3、Model Y四款量産車型。特斯拉于2013年開始自動駕駛輔助系統的研發，并于2014年特斯拉推出自動駕駛輔助系統Autopilot 1.0，此後經曆四次更新，并在2019年在HW 3.0平台上推出了自研的FSD主要晶片。
特斯拉從Mobileye到英偉達，最終走向FSD自研晶片。特斯拉從2014年推出HW 1.0開始，特斯拉Autopilot系統共經曆了4次大的硬體版本更新。在2014年-2016年的HW 1.0時代，特斯拉完全基于1顆Mobileye EyeQ3和1顆NVIDIA Tegra 3，算法也完全由第三方供應商Mobileye提供，2016年特斯拉逐漸不滿于Mobileye程序緩慢以及相關安全事故，并在2016年的HW 2.0版本上，特斯拉切換到了由1顆NVIDIA Parker SoC和1顆NVIDIA Pascal GPU組成的NVIDIA DRIVE PX 2計算平台，而在2017年的HW 2.5版本更新過程中，将NVIDIA Drive PX 2更新為NVIDIA Drive PX 2+，新增了一個NVIDIA Parker SoC，獲得了80%左右的運算性能提升。
特斯拉即将釋出HW 4.0平台，基于三星7nm工藝的FSD自研晶片，其性能将是HW 3.0的三倍。由于英偉達的高能耗，2017年起，馬斯克決定開始自研主要晶片，尤其是主要晶片中的神經網絡算法和AI處理單元全部由特斯拉自主完成。在2019年4月份，特斯拉在Autopilot HW 3.0平台上成功推出自研的FSD主要晶片，實作了自動駕駛晶片+神經網絡算法的垂直整合。特斯拉計劃将在不久的未來HW 4.0版本，基于三星7nm工藝的全新FSD自研晶片，其性能将是HW 3.0的三倍。
特斯拉FSD晶片是以NPU（ASIC）為計算核心，采用“CPU+GPU+ASIC”的技術路線，FSD主要有三個子產品CPU、GPU和NPU。特斯拉于2019年推出自研的FSD晶片，并在其Model S、Model X、Model 3上批量傳遞FSD晶片。該晶片采用三星14nm FinFET工藝制造，面積為260平方毫米，封裝了大約60億個半導體。（1）CPU：Cortex-A72架構，共三組、每組4個核，一共有12核、最高運作頻率2.2GHz，CPU主要處理通用的計算和任務；（2）GPU：最高工作頻率為1 GHz的GPU，最高計算能力為600 GFLPS；（3）NPU：2個Neural Processing Unit（NPU），每個NPU可以執行8位整數計算，運作頻率為2GHz，單個NPU算力36.86 TOPS，2個NPU的總算力為73.73 TOPS。從面積來看，NPU面積占比最大，NPU主要用于運作深度神經網絡，GPU主要用于運作深度神經網絡的post processing，處理深度神經網絡的部分合計占據了晶片70%的面積。
特斯拉HW 3.0采用完整的雙系統備援。特斯拉HW 3.0采用完整的雙系統備援，在任何一個功能區域發生損壞時，整個系統依舊可以正常工作，確定車輛能安全行駛。HW 3.0的性能比上一代HW 2.5提高了21倍，而功耗降低25%，能效比2 TOPS/W。
2、伴随自動駕駛功能不斷更新，FSD軟體收費價格持續攀升。
特斯拉FSD開通價格不斷攀升，海外已漲價至1.2萬美元。特斯拉FSD具有一次性支付和訂閱兩種購買方式。2022年1月，特斯拉FSD再次漲價至1.2萬美元。在國内市場，特斯拉FSD隻漲過一次價格，從5.6萬漲到6.4萬元。在訂閱服務方面，2021年7月特斯拉推出FSD訂閱包，EAP車主99美元/月，未開通EAP的BAP車主199美元/月。
特斯拉FSD在全球的整體開通率約為11%，其中北美地區比例最高。根據Troyteslike資料顯示，受到低價的Model 3及Model Y高速放量，以及FSD不斷漲價的影響，特斯拉FSD在全球的整體開通率持續下滑，截至2021Q2結束，特斯拉FSD的整體開通率約為11%。預計特斯拉FSD在全球的累計開通數量近36萬套（北美超過26萬套，歐洲接近9萬套，亞太地區僅5700套），平均選裝價格為6千美元，其總銷售額超過210億美元。特斯拉FSD在亞洲地區銷量持續攀升，但是FSD開通率整體偏低。以北美地區為例，Model S/X的FSD選裝率在61%，Model Y的選裝率在20%，Model 3的選裝率在20%。
3、推出Dojo超算平台，打造感覺自主進化的閉環學習系統。
特斯拉依托龐大客戶群來收集自動駕駛資料，進而實作對深度學習系統的模型訓練。與一般的汽車廠商和科技公司不同，特斯拉的自動駕駛不是依靠内部測試擷取自動駕駛的資料，而是通過其龐大的客戶群和裝載傳感器的特斯拉車輛上收集資料，并進行功能更新。即使沒有激活，AP系統仍可以收集有關其環境和潛在自動駕駛行為的資料，以饋送特斯拉的神經網絡。該資料收集方法通常被稱為影子模式（Shadow mode），即AP系統在車輛的背景運作而無法在駕駛中進行任何輸入。
釋出7nm工藝AI訓練晶片D1，打造Dojo超算訓練平台。在2021年8月的特斯拉AI Day上，特斯拉釋出了最新的AI訓練晶片D1，D1晶片采用台積電7nm工藝制造，核心面積達645平方毫米，內建了多達500億個半導體，共有四個64位超标量CPU核心，擁有多達354個訓練節點，特别用于8×8乘法，支援FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8等各種資料指令格式，都是AI訓練相關。D1晶片的FP32單精度浮點計算性能達22.6 TFlops，BF16/CFP8計算性能則可達362 TFlops。為了支撐AI訓練的擴充性，D1晶片的互連帶寬最高可達10TB/s，由多達576個通道組成，每個通道的帶寬都有112Gbps，而熱設計功耗僅為400W。Dojo是一種通過網絡連接配接的分布式計算機架構，它具有高帶寬、低延時等特點，将會使人工智能擁有更高速的學習能力，進而使Autopilot更加強大。Dojo超級平台的核心是D1晶片，25個D1晶片組建成一個“訓練瓦”（Training tile），組成36 TB/s的帶寬和9 Peta FLOPS（9千萬億次）算力。未來，Dojo還可以組合成為全球最強算力的超級計算機叢集。
特斯拉不斷打造基于資料驅動的算法閉環疊代系統。特斯拉将把針對自監督學習技術的研發放到絕對的優先級（注：這裡的自監督學習就是無監督學習）。算法的疊代優化離不開基于大資料的訓練，特斯拉依托海量的客戶群獲得優質的自動駕駛資料，利用Dojo超算平台，實作對視訊進行無監督的大規模訓練。
二、英偉達（NVIDIA）：
打造全棧式工具鍊，持續領先高階自動駕駛
1、Drive系列平台持續疊代，賦能自動駕駛生态。
英偉達自2015年推出NVIDIA Drive系列平台，賦能自動駕駛生态。英偉達自2015年開始推出面向座艙的DRIVE CX和面向駕駛的DRIVE PX，此後先後推出DRIVE PX2、Drive PX Xavier、DRIVE PX Pegasus、DRIVE AGX Orin等多個自動駕駛平台，而在SoC晶片方面，從Parker、Xavier、Orin到最新釋出的Atlan。
（1）DRIVE PX：英偉達在CES 2015上推出了基于英偉達Maxwell GPU架構的第一代平台：搭載1顆Tegra X1的DRIVE CX，主要面向數字座艙，以及搭載2顆Tegra X1的DRIVE PX，主要面向自動駕駛；
（2）DRIVE PX2：英偉達在CES 2016推出了基于英偉達Pascal GPU架構的第二代平台DRIVE PX 2，主要由Tegra X2（Parker）和Pascal GPU組成，PX2有多個版本，主要可以分為單晶片版的AutoCruise、雙晶片版的AutoChauffeur以及四晶片版的Fully Autonomous Driving。特斯拉自2016年HW 2.0開始搭載英偉達的定制版DRIVE PX2 AutoCruise版本，并在2017年的HW 2.5上更新為2顆Tegra X2（Parker）；
（3）Drive PX Xavier：英偉達在CES 2017上推出了Xavier AI Car Supercomputer，并在CES 2018上重新釋出命名為Drive PX Xavier，搭載一顆30 TOPS算力的Tegra Xavier晶片。Xavier平台是PX2的小型化高能效版，算力稍有提升的前提下，面積縮小為PX2的一半，功率僅為PX2的1/8左右。該平台目前搭載在小鵬P5與P7車型上。
（4）DRIVE PX Pegasus：英偉達在2017年10月推出了DRIVE PX Pegasus，Pegasus定位更注重性能的提升。Pegasus共有四顆晶片，2顆Tegra Xavier晶片，2顆單獨的Turing架構的GPU，每顆Xavier內建了一顆8核CPU和一個英偉達Volta架構的GPU，通過增加CPU和GPU，Pegasus平台可以實作320 TOPS的算力，功耗500 W。
（5）DRIVE AGX Orin：英偉達在中國GTC 2019大會上推出了DRIVE AGX Orin平台，該平台由2顆Orin SoC晶片和2顆Ampere架構的GPU，最高算力達到2000 TOPS，功耗800 W。
2、憑借GPU的資源禀賦，持續領先自動駕駛。
英偉達采用“CPU+GPU+ASIC”的技術路線。英偉達Xavier的晶片架構主要有4個子產品：CPU、GPU、Deep Learning Accelerator（DLA）和Programmable Vision Accelerator（PVA）。其中GPU作為深度學習應用的首選，面積占比最大，CPU的面積其次，最小的部分是DLA與PVA是兩個專用ASIC，DLA用于推理，PVA用于加速傳統視覺算法。
單顆Orin SoC可實作254 TOPS算力，功耗低于55W，可支援單片或多片協同方案，實作算力擴充。Orin SoC晶片內建了Arm Hercules CPU核心、新一代架構Ampere的GPU、全新深度學習加速器（DLA）和計算機視覺加速器（PVA），可實作每秒254 TOPS運算性能，相比上一代Xavier系統級晶片運算性能提升了7倍。在運算性能提升巨大的情況下，Orin的功耗低于55 W。Orin可以覆寫10 TOPS到254 TOPS的算力需求、可以為終端使用者提供可更新的方案支援單片或多片Orin協同的解決方案，無限擴充算力。
Orin所內建的GPU擁有2048個CUDA Core和64個Tensor Core。Orin内部內建了Ampere架構GPU，該GPU擁有2個GPC（Graphics Processing Clusters，圖形處理簇），每個GPC包含4個TPC（Texture Processing Clusters，紋理處理簇），每個TPC包含2個SM（Streaming Multiprocesor，流處理器），每個SM下包含包含128個CUDA Core，合計2048個CUDA Core，算力為4096 GFLOPS。此外，還包括64個Tensor Core（張量核），Tensor Core是專為執行張量或矩陣運算而設計的專用執行單元，稀疏INT8模型下算力達131TOPS，或者密集INT8下54 TOPS。
蔚來ET7成為Orin系列的首發量産車，NIO Adam超算平台搭載四顆Orin晶片，單車算力打造1016 TOPS。蔚來NIO Adam超算平台，配備四顆Orin晶片，Adam擁有48個CPU核心，256個矩陣運算單元，8096個浮點運算單元，共計680億個半導體，總算力高達1016 TOPS。Adam平台內建了安全自主運作所需的備援和多樣性，在4顆Orin SoC中，前兩顆Orin SoC負責處理車輛傳感器每秒産生的高達8G的資料量，第三顆Orin SoC作為後備，以確定系統能夠在任何情況下安全運作，第四顆Orin SoC可進行本地的模型訓練，進一步提升車輛自身的學習能力，并基于使用者偏好提供個性化駕駛體驗。蔚來ET7将作為NVIDIA DRIVE Orin系列的首發量産車于2022年3月開始傳遞，同樣搭載NIO Adam超算平台的蔚來ET5将于2022年9月開始傳遞。
英偉達釋出Atlan SoC晶片平台，首次內建DPU，單顆晶片算力超過1000 TOPS。在2021年4月的英偉達春季GTC大會，英偉達釋出了下一代自動駕駛晶片Atlan SoC晶片平台。Atlan可以和Orin和Xavier平台的軟體堆棧相容，Atlan采用5nm制程，單顆算力達到1000 TOPS，相當于Orin的4倍。Atlan平台采用新型Arm CPU核心、新一代的GPU、最新的DLA深度學習加速器、PVA計算機視覺加速器、并内置為先進的網絡、存儲和安全服務的BlueField DPU，網絡速度可達400Gbps，這也是DRIVE平台首次內建DPU。Atlan SoC
将于2023年向開發者提供樣品，并于2025年大規模量産上車。
目前，英偉達在自動駕駛領域遙遙領先，持續獲得大量自動駕駛客戶，英偉達的客戶大緻可以分為三類：造車新勢力、傳統車企、自動駕駛公司。（1）造車新勢力：蔚來（ET5、ET7）、小鵬（P5、P7、G9）、理想（X01）、威馬（M7）、上汽智己、R汽車、FF等；（2）傳統車企：奔馳、沃爾沃、現代、奧迪、Lotus等；（3）自動駕駛Robotruck/Robotaxi公司：通用Cruise、亞馬遜Zoox、中國的滴滴，沃爾沃商用車、Kodiak、圖森未來、智加科技、AutoX、小馬智
行、文遠知行等。
3、打造端到端的自動駕駛平台，創造開放高效的研發生态。
英偉達提供包括從晶片、硬體平台、系統軟體、功能軟體、應用軟體以及仿真測試平台和訓練平台在内的全棧工具鍊。以英偉達DRIVE AGX硬體開發平台為起點，在DRIVE Constellation上驗證軟體算法。充分驗證後将部署軟體，通過DRIVE Hyperion參考架構進行上路測試。利用DGX高性能訓練伺服器進行深度學習模型訓練，此過程反複疊代。英偉達提供了從晶片（Xavier/Orin/Atlan）、DRIVE AGX硬體平台、DRIVE OS、Driveworks、DRIVE AV自動駕駛軟體棧、DRIVE Hyperion資料采集和開發驗證套件、DRIVE Constellation虛拟仿真平台和DGX高性能訓練平台等全棧工具鍊。
英偉達Drive自動駕駛平台為客戶打造端到端的、開放、高效的研發生态。其核心優勢可以總結為以下四點：
（1）軟硬體解耦：其平台高度解耦，可獨立更新，支援硬體更新路線和軟體更新路線分别獨立；
（2）硬體優勢：英偉達作為GPU上司者，在硬體優勢明顯；
（3）生态完善：擁有業界最完善的官方開發套件，開發者社群相對完善；
（4）生态開放：軟體層面開放程度較高，可在DriveWorks（功能軟體層）開放API，也可在Drive AV和Drive IX（應用軟體層）開放API；（5）研發捆綁：深度學習算法加速全部基于英偉達自身CUDA和TensorRT進行，使其軟體開發和軟體研發體系不可脫離英偉達平台。
三、高通（Qualcomm）：
智能座艙一騎絕塵，自動駕駛不斷追趕
1、打造“數字底盤”，全面布局智能汽車四大領域。
高通是作為消費電子霸主，持續布局智能網聯汽車業務。在2019年推出第三代座艙平台8155，并于2021年釋出第四代座艙平台8295；在自動駕駛領域，高通于2019年釋出了Ride自動駕駛平台。高通目前已擁有25家以上的頭部車企客戶，公司業務已經覆寫全球超過2億輛的智能網聯汽車，高通在智能汽車領域的版圖不斷擴張。
高通基于車雲、座艙、駕駛及車聯四大平台打造數字底盤。高通在汽車業務領域志在打造“數字底盤”，主要由四部分組成：骁龍車雲平台（Snapdragon Car-to-Cloud）、骁龍座艙平台（Snapdragon Cockpit Platform、骁龍駕駛平台（Snapdragon Ride Platform）、骁龍車聯平台（Snapdragon Auto connectivity Platform），打造開放、可定制、可更新、智能互聯的電子底盤，幫助Tier 1和OEM主機廠提升客戶體驗。
高通汽車業務營收快速增長。FY2021高通汽車業務營收達到9.75億美元，同比增長51.40%，高通19-21年汽車業務營收分别為6.40/6.44/9.75億美元，高通預計五年後汽車業務營收規模将達到35億美元，預計10年後汽車業務營收規模将達到80億美元。
2、智能座艙一騎絕塵，中高端數字座艙呈壟斷地位。
高通在智能座艙晶片領域一騎絕塵。從高通2014年推出第一代座艙晶片602A開始，再到第二代820A以及第三代8155晶片，市場滲透率持續提升，能夠發現，近期最初的新車型其座艙幾乎都是搭載了高通8155晶片。目前，包括奔馳、奧迪、保時捷、捷豹路虎、本田、吉利、長城、廣汽、比亞迪、領克、小鵬、理想智造、威馬汽車在内的國内外領先汽車制造商均已推出或宣布推出搭載骁龍汽車數字座艙平台的車型。
高通骁龍SA8155P晶片是目前量産車可以選用的性能最強的座艙SoC晶片。高通第三代座艙晶片SA8155P平台是基于台積電第一代7nm工藝打造的SoC，也是第一款7nm工藝打造的車規級數字座艙SoC，性能上，8155晶片是目前量産車可以選用的性能最強的座艙SoC晶片，目前全球最大的25家車企已有20家采用高通第三代座艙8155晶片。8155平台屬于多核異構的系統，性能是原820平台的三倍，該平台擁有極強的異構計算的能力，包括多核AI計算單元、Spectra ISP、Kryo 435 CPU、Hexagon DSP第六代Adreno 640GPU。Hexagon DSP中增加了向量擴充核心（Hexagon Vector eXtensions，HVX）和張量加速器（Hexagon Tensor Accelerator，HTA），這些專用AI計算子產品能大幅提高晶片的AI算力。
高通釋出第四代智能座艙SA8295P平台，性能顯著提升。2021年7月，高通釋出了第四代座艙平台的SA8295P，采用5nm制程，采用第六代八核Kyro 680 CPU和Adreno 660 GPU，支援同步處理儀表盤、座艙屏、AR-HUD、後座顯示屏、電子後視鏡等多屏場景需求，CPU、GPU等主要計算單元的計算能力較8155提升50%以上，主線能力有超過100%的提升。
百度旗下集度汽車成為高通8295的首發，量産車型預計在2023年傳遞。2021年11月29日，集度、百度和高通三方在上海進行了簽約儀式，集度汽車成為高通8295的首發，集度旗下首款汽車機器人預計将于2023年量産傳遞，此外高通8295晶片已經獲得長城、廣汽、通用等車廠的定點，相關車型預計在2023年傳遞。
中科創達在CES 2022釋出基于高通SA8295硬體平台的全新智能座艙解決方案。該解決方案充分發揮SA8295在算力、圖形、圖像處理等方面的突出性能,打造了包含數字儀表、中控娛樂、副駕娛樂、雙後座娛樂、流媒體後視鏡和擡頭顯示器的一芯多屏智能座艙域控。公司基于深厚的車載OS技術，創新性地打通座艙和自駕兩大技術域，更好地支援360°環視和智能泊車功能，基于座艙域的備援算力，在實作安全可靠的低速泊車的同時降低了方案成本。
3、釋出Ride平台，收購Venoeer，持續補強駕駛域。
高通在CES 2020大會上釋出了其自動駕駛Snapdragon Ride平台，支援自動駕駛平台的開發。高通在CES 2020上推出全新自動駕駛平台高通Snapdragon Ride，該平台基于一系列不同的骁龍汽車SoC和加速器建立。它采用了可擴充且子產品化的高性能異構多核CPU、高能效的AI與計算機視覺引擎，以及業界領先的GPU。同時，該平台還包括Snapdragon Ride安全系統級晶片（SoC）、Snapdragon Ride安全加速器和Snapdragon Ride自動駕駛軟體棧（Autonomous Stack）。
Snapdragon Ride軟體平台包括：規劃堆棧、定位堆棧、感覺融合堆棧、系統架構、核心軟體開發工具包（SDK）、作業系統和硬體系統。高通推出的專門面向自動駕駛的軟體棧，是內建在Snapdragon Ride平台中的子產品化可擴充解決方案，旨在幫助汽車制造商和一級供應商加速開發和創新。該軟體棧通過面向複雜用例而優化的軟體和應用，助力汽車制造商為日常駕駛帶來更高的安全性和舒适性，例如自動導航的類人高速公路駕駛，以及提供感覺、定位、傳感器融合和行為規劃等子產品化選項。Snapdragon Ride平台的軟體架構支援同時托管客戶特定的軟體棧元件和Snapdragon Ride自動駕駛軟體棧元件。
高通收購維甯爾旗下軟體業務Arriver，全面補強自動駕駛域。維甯爾（Veoneer）總部位于瑞典斯德哥爾摩，前身是全球最大的安全氣囊和安全帶生産商奧托立夫（Autoliv）公司電子事業部，2018年從奧托立夫拆分出來，維甯爾緻力于自動駕駛汽車的進階輔助系統（ADAS）和協作式自動駕駛系統（AD）領域的研發，擁有雷達系統、ADAS電子控制單元（ECU）、視覺系統、雷射雷達系統和熱成像等産品。Veoneer在2020年将ADAS、協作和自動軟體開發集中在一個部門并命名為Arriver。
內建Arriver視覺感覺軟體棧，推出Snapdragon Ride Vision視覺系統。高通在CES 2022上釋出了Snapdragon Ride Vision視覺系統，該系統擁有全新的開放、可擴充、子產品化計算機視覺軟體棧，基于4納米制程的系統級SoC晶片打造，旨在優化前視和環視攝像頭部署，支援先進駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛（AD）。
4、主機廠合作不斷增加，相關量産車型落地在即。
自高通在2020年初推出Snapdragon Ride自動駕駛平台後，目前已經與通用、長城、寶馬等多家主機車廠達成合作，将在下一代新車上搭載Ride平台，相關量産車型落地在即。
（1）通用（GM）：
通用将在下一代Ultra Cruise駕駛輔助系統搭載高通Ride平台。高通在CES 2020上宣布與通用集團在數字座艙、車載資訊處理和ADAS領域開展合作。通用近期釋出了其駕駛輔助系統Ultra Cruise計算平台，該平台由兩個Snapdragon SA8540P SoC和一個SA9000P AI加速器組成，可在16核CPU上提供關鍵的低延遲控制功能，并為相機、雷達和雷射雷達處理提供每秒超過300 Tera操作的高性能AI計算。SA8540P SoC采用5nm工藝技術設計，可實作卓越的性能和能效，将為Ultra Cruise的傳感、感覺、規劃、定位、映射和駕駛員監控提供必要的帶寬。通用汽車計劃将在2023年在凱迪拉克旗下全新純電動CELESTIQ首發上市，并配置自主研發的Ultra Cruise軟體棧，覆寫95%駕駛場景的可放開雙手自動駕駛。
（2）長城汽車：
長城汽車與高通在自動駕駛領域達成合作，相關量産車将在2022年量産。2020年12月，長城汽車與高通宣布雙方在自動駕駛領域達成合作，長城汽車将率先采用高通Snapdragon Ride平台，打造先進的高算力智能駕駛系統——長城汽車咖啡智駕系統，并在2022年量産的長城汽車高端車型中采用，長城汽車是國内首批采用高通Snapdragon Ride平台的整車廠商。2021年7月正式釋出搭載高通Snapdragon Ride平台的自動駕駛平台ICU 3.0，搭載這一平台的量産車型将于2022年二季度正式傳遞。
長城旗下毫末知行在CES 2022上推出基于高通Ride平台的域控制器。毫末智行成立于2019年11月，前身是長城汽車的智能駕駛部，毫末智行在兩年的發展過程中，擁有了全棧自研自動駕駛解決方案和資料智能中心，業務範圍包括乘用車、無人物流車、智能硬體。毫末智行在2021年底的10億元A輪融資中，高通創投參與了本輪投資，毫末知行的投後估值超過10億美元。在CES 2022大會上，毫末智行聯合高通全球算力最高的可量産自動駕駛計算平台毫末智行小魔盒3.0，其平台單闆算力達360TOPS，可持續更新到1440TOPS。這也是高通5nm自動駕駛計算平台的全球首發量産。SA8540P SoC+SA9000的組合，支援接入6路千兆以太網/12路800萬像素攝像頭/5路毫米波雷達/3路雷射雷達，可以做L1/L2級别的降級控制，也可以滿足目前L3以及後續L4/L5等全場景自動駕駛功能的實作。
（3）寶馬集團：
高通與寶馬集團在自動駕駛領域達成合作，相關車型将在2025年量産。在2021年11月的高通投資者大會上，高通宣布與寶馬集團在自動駕駛領域達成合作，寶馬的下一代車型将采用高通Snapdragon Ride自動駕駛平台，其中包括高通的中央計算SoC等多個核心部件，新款車型将在2025年量産。
四、Mobileye：
ADAS賽道的先行者，目前市占率第一
1、ADAS賽道的先行者，EyeQ系列累計出貨量過億片。
Mobileye自1999年便開始專注于ADAS賽道。Mobileye于1999年由以色列希伯來大學的Amoon Shashua教授和Ziv Aviram創立，靠視覺算法起家，主要業務是開發自動駕駛相關的系統和EyeQ系列晶片。2007年，Mobileye的EyeQ1開始在寶馬、通用和沃爾沃等車企量産上車，2008年釋出了EyeQ2，尤其在2014年推出EyeQ3後一舉成名，同時于2014年在美國納斯達克上市，市值高達80億美元。在2017年由英特爾以153億美元收購，進而私有化退市，成為英特爾旗下自動駕駛業務部門。英特爾計劃在2022年中讓Mobileye獨立在美上市。
Mobileye在2021年Q3營業收入同比增長39%，18-20年營收複合增速18%。2021年Mobileye拿到了30多家車企的41項新訂單，涉及約5000萬輛新車搭載。根據英特爾财報顯示，Mobileye在2021年Q3營業收入3.26億美元，同比增長39%。Mobileye的營業收入從2018年的6.98億美元提升到2020年9.67億美元，複合增速為17.7%。
從2007年至今，Mobileye EyeQ系列晶片累計出貨量超過1億顆。Mobileye的EyeQ1自2007年在寶馬、通用和沃爾沃量産上車以來，截至目前，公司EyeQ系列晶片已經完成1億顆的出貨。Mobileye EyeQ系列晶片出貨量也在持續增加，但是增速逐漸放緩，EyeQ系列晶片銷量從2018-2021年分别為1240萬、1750萬、1930和2810萬顆，同比增長率43%/41%/10%/46%。
Mobileye市場占有率依舊領先，正在逐漸掉隊。在過去20年時間裡，Mobileye以視覺感覺技術為基礎，推出了算法+EyeQ系列晶片組成的一系列解決方案，幫助車企實作從L0級的碰撞預警，到L1級的AEB緊急制動、ACC自适應巡航，再到L2級的ICC內建式巡航等各種功能，Mobileye目前仍然以36.29%的市場佔有率排名第一，包括寶馬、沃爾沃、奧迪、蔚來、長城等一系列國内外車企，甚至特斯拉都曾搭載過EyeQ系列晶片。但是，Mobileye正在逐漸掉隊，例如，寶馬在2016年與Mobileye組建了自動駕駛聯盟，但是在前不久已經與高通Ride達成合作，蔚來、理想等一批車企則選擇了在新一代車型上搭載英偉達Orin晶片。
2、産品功耗優勢顯著，算法生态相對封閉。
Mobileye EyeQ系列晶片從2007年釋出至今，目前一共有五代産品：
EyeQ5：2018年釋出，2021年量産上市，由台積電代工，采用7nmFinFET工藝，EyeQ5系統采用了雙路CPU，使用了8顆核心處理器、18核視覺處理器，算力為24 TOPS，功耗為10W。
EyeQ5采用“CPU+ASIC”架構，功耗極低，但生态相對封閉。EyeQ5主要有4個子產品：CPU、Computer Vision Processors（CVP）,Deep Learning Accelerator（DLA）、Multithreaded Accelerator（MA），其中CVP是針對傳統計算機視覺算法設計的ASIC子產品，用專有的ASIC來運作這些算法而達到極低功耗而聞名。但是其算法系統相對封閉，對OEM和Tier 1來說是黑盒，他們無法進行二次修改進而差異化自己的算法功能。Mobileye的算法解決方案還是以傳統計算機視覺算法為主，深度學習算法為輔，這也直接決定了其以CVP為主，DLA為輔的架構。
3、釋出高算力先進制程晶片，布局高階自動駕駛。
Mobileye在近年的CES 2022大會上釋出了三款最新的晶片EyeQ Ultra、EyeQ6 Light和EyeQ6 High。此外，Mobileye與吉利汽車集團的極氪共同宣布，将在在2024年前推出具有L4能力的純電新車，新車基于吉利SEA平台打造，使用6顆EyeQ 5晶片，以處理Mobileye的駕駛政策及地圖技術的開放協作模型。同時，新車将，雙方将在軟體技術方面進行有效內建。
EyeQ Ultra：面向L4級自動駕駛，基于5nm制程打造，算力176 TOPS，大約為10顆EyeQ5晶片的性能。EyeQ Ultra具備12核、24線程CPU，同時還有兩個通用計算加速器和兩個CNN加速器。EyeQ Ultra預計将在2023年提供樣品，2025年實作量産上車；
EyeQ6 High：面向L2級自動駕駛，基于7nm制程打造，算力34 TOPS，EyeQ6 High具備8核、32線程的CPU，兩個通用計算加速器和兩個CNN加速器。EyeQ6 High預計2022年開始提供樣品，2024年實作量産；
EyeQ6 Light：面向L1-L2級自動駕駛，基于7nm制程打造，算力5 TOPS。EyeQ6 Light具備2核、8線程CPU，1個通用計算加速器和1個CNN加速器。為上一代EyeQ4的疊代版本，但封裝尺寸為EyeQ4的55%。預計2023年實作量産。
五、華為：
以ICT技術全面賦能汽車智能化
1、堅定“平台+生态”戰略，布局五大業務闆塊。
華為智能汽車解決方案包括五大業務闆塊：智能網聯、智能駕駛、智能座艙、智能電動、智能車雲服務。華為自2014年成立車聯網實驗室，便開始面向智能網聯汽車領域儲備技術，2019年5月份，華為正式成立了智能汽車解決方案BU，開始全面進軍智能汽車賽道。華為提出了代表計算和通信的CC架構，用分布式網絡+域控制器的架構，将車輛分為三大部分：駕駛、座艙和整車控制，推出了基于CC架構的三大平台智能駕駛平台（MDC）、智能座艙平台（CDC）和整車控制平台（VDC）。華為堅持“平台＋生态”的發展戰略，聚焦ICT技術，圍繞iDVP、MDC和HarmonyOS智能座艙三大平台，建構生态圈，攜手合作夥伴幫助車企造好車。
打造開放共赢的iDVP智能汽車數字底座，實作軟硬體分層解耦。在智能汽車數字架構中，華為提供智能汽車數字平台的基礎要素iDVP，i是智能、D是數字、V是汽車、P是平台，包括計算與通信架構CCA、車載作業系統、多域協同軟體架構HAS Core和完善的整車級工具鍊，建構硬體生态和軟體生态，與夥伴們聯合定義硬體接口和軟體接口，聯合開發原子化服務，實作軟硬體分層解耦，幫助車企快速開發跨廠家、跨裝置的應用，為使用者帶來持續進化的體驗。華為積極參與産業聯盟，建立共識，基于自身實踐，貢獻行業标準。
2、基于華為MDC計算平台，打造開發共赢的智能駕駛生态。
華為MDC（Mobile Data Center，移動資料中心）定位為智能駕駛的計算平台，內建華為在ICT領域30多年的研發與生産制造經驗，為開發者提供全場景覆寫的工具鍊與豐富的SDK，支援夥伴的軟體開發和移植，同時滿足智能駕駛應用對車規、安全的核心要求。目前，已經有70多家合作夥伴加入了MDC生态圈，聯合推進乘用車、港口、礦卡、園區等智能駕駛場景的試點與商用。
華為MDC平台遵循平台化與标準化原則，包括平台硬體、平台軟體服務、功能軟體平台、配套工具鍊及端雲協同服務，支援元件服務化、接口标準化、開發工具化；軟硬體解耦，一套軟體架構，不同硬體配置，支援L2+~L5的平滑演進，保護客戶或生态合作夥伴的應用軟體開發的曆史投資。MDC自動駕駛平台的系統架構是可伸縮的，通過對CPU核心數，人工智能加速核心搭載數量以及IO接口數量的增減，可滿足高、中、低端乘用車從駕駛輔助到高端智能駕駛的不同使用場景。
華為MDC采用CPU+NPU路線。以華為2018年釋出的MDC 300F為例，內建了華為自研的Host CPU晶片、AI晶片、ISP晶片與SSD控制晶片。CPU晶片：華為自研的鲲鵬920處理器，基于ARM架構，采用7nm工藝，2.0GHz，最大功耗55W；NPU晶片：華為自研的昇騰310處理器，基于達芬奇AI架構，可以提供16TOPS@INT8的算力，采用12nm工藝，最大功耗8W。
同算法元件組合及應用。華為MDC平台支援智能駕駛相關的多種傳感器、執行器、IVI或T-Box等周邊子產品的接入，支援豐富、靈活可變的主流硬體标準化接口，如GMSL、CAN、CAN-FD、Automotive-Ethernet等，提供廣泛的相容性與選擇靈活性。同時，華為MDC功能軟體基于SOA架構，遵循AUTOSAR規範，定義了智能駕駛基本算法元件，能夠實作感覺算法元件、融合算法元件、定位算法元件、決策算法元件、規劃算法元件、控制算法元件的調用架構與元件之間的軟體接口。上層場景應用可以靈活選擇不同的算法元件組合，實作具體的場景應用功能。
華為MDC産品線逐漸完善，陸續釋出MDC 300F/210/610/810多款産品，覆寫從L2+~L5全場景自動駕駛應用。在2019年，華為正式推出了MDC 300F，算力64 TOPS，面向商用車場景，華為正式開啟了MDC生态建設；2020年9月，在華為智能汽車解決方案生态論壇上，華為釋出了MDC 210與MDC 610，前者算力達48 TOPS，适用于L2+自動駕駛，後者算力達200+TOPS，适用于L3/L4級别自動駕駛；2021年，在上海車展上，華為釋出了MDC 810，算力達到400+TOPS；華為計劃在2022年釋出MDC 100，進一步豐富MDC産品線。
華為還提供了一系列的華為MDC開發者套件包括MDC工具鍊、MDC Core SDK和車雲協同開放平台。在華為MDC平台硬體上，運作着智能駕駛作業系統AOS、VOS及MDC Core，并配套提供完善的開發工具鍊。基于華為MDC平台的作業系統、平台軟體與功能軟體中間件，均對外提供标準的開放API與SDK開發包，結合簡單易用的工具鍊，助力客戶或生态合作夥伴研發效率提升，實作智能駕駛應用的快速開發、調測、部署與運作。
華為與合作夥伴的合作分為兩種模式：
一種是Huawei Inside模式，即華為提供包含智能駕駛應用軟體、計算平台以及傳感器在内的智能駕駛全棧解決方案。
另一種是MDC平台模式，華為提供MDC智能駕駛計算平台，主要包括SOC硬體、自動駕駛作業系統、車控作業系統，以及AutoSAR中間件。
目前，一共有北汽、廣汽、長安、小康賽力斯、長城五家車廠确定搭載華為MDC平台。在2021年的廣州車展上，廣汽埃安LX Plus和長城沙龍機甲龍都選擇了MDC作為智能駕駛計算平台。除此之外，北汽新能源旗下的極狐阿爾法，小康賽力斯SF5和問界M5、長安阿維塔11也都确定搭載華為MDC平台。
3、打造萬物互聯的HarmonyOS智能座艙生态。
華為于2020年8月14日公布了三大鴻蒙車載OS系統——鴻蒙座艙作業系統HOS、智能駕駛作業系統AOS和智能車控作業系統VOS。華為緻力于以硬體子產品化、接口标準化、系統平台化為目标，圍繞HarmonyOS車機作業系統建構智能座艙生态，目前，華為在HarmonyOS作業系統上增量開發了9類車載增強能力、開放1517個車載業務API、13000多個HarmonyOS的API，并提供全面開放的工具和技術支援，降低座艙系統的內建與開發難度，幫助夥伴快速開發和遷移應用，為使用者帶來豐富的人車生活體驗。
基于HarmonyOS，華為已經與150多家軟硬體夥伴們建立合作。聯合定義硬體接口，做到硬體即插即用、可替換更新、多樣化硬體之間互聯互通，并通過API接口開放給應用，快速開發全場景覆寫、多裝置協同的座艙系統，為消費者提供個性化、智能化、多樣化的服務體驗。在華為最新的座艙demo上，已經部署了合作夥伴的車載天幕、電子後視鏡、全息投影、轉向系統和智能健康座椅等多款鴻蒙周邊裝置。
華為打造真正智能化、萬物連接配接的HarmonyOS智能座艙生态。華為智能座艙“一芯多屏”解決方案能夠讓座艙内的液晶儀表、AR-HUD（平視顯示器）、中央顯示、中央娛樂屏、中控屏、副駕屏等均由同一晶片提供性能支援。華為圍繞HarmonyOS車機作業系統，主要通過三種方式來建構‘應用豐富，體驗多樣，常用常新’的智能座艙應用生态：（1）針對車域高頻使用的應用，和夥伴們一起針對基于HarmonyOS車域特性能力進行深度适配，打造HarmonyOS精品應用；（2）基于華為1＋8的全場景生态能力，手機，平闆，智慧大屏的應用可以無縫繼承上車；（3）針對不常用的長尾應用，HarmonyOS車機作業系統同時提供手機投屏能力，滿足使用者多樣化的體驗需求。
六、地平線：
實作國産車規級AI晶片從0到1的突破
1、國産車規級AI晶片先行者，晶片累計出貨量超100萬顆。
地平線是目前國内唯一一家車規級AI晶片大規模前裝量産的企業。地平線于2015年由人工智能和深度學習科學家餘凱博士創立成立，地平線于2019年釋出中國首款車規級AI晶片征程2後，并于2020年實作前裝量産，目前地平線共有三代産品征程2（2019年釋出）、征程3（2020年釋出）和征程5（2021年）。地平線還會推出性能更強的征程6，采用7nm工藝，算力超過400 TOPS。目前，征程5已獲車型定點，量産時間2022年下半年，征程6預計工程樣片的推出時間是2023年，量産時間是2024年。
地平線擁有衆多汽車産業鍊相關的股東，有助于公司獲得更多主機廠客戶。地平線在2021年7月完成了15億美元C7輪融資，投後估值高達50億美元。在過往的融資中，上汽、廣汽、比亞迪、東風、長城等主機廠參與了地平線的融資，在汽車産業鍊相關公司還包括甯德時代、韋爾股份、舜宇光學、京東方、星宇股份等。
地平線征程系列晶片累計出貨突破100萬顆，主機廠客戶不斷突破。截至2021年1月，地平線征程系列晶片出貨量已突破100萬顆，已拿下了超過40個前裝量産項目。自2020年3月首款征程2晶片的長安UNI-T車型上市以來，地平線已同長安、上汽、廣汽、一汽、理想、奇瑞、長城，以及奧迪、大陸集團、佛吉亞等國内外知名主機廠及Tier1深度合作。
2、自研AI加速器BPU，發揮極緻的算力效能。
地平線采用“CPU+ASIC”技術路線，自研AI加速器BPU（ASIC）。以地平線征程2晶片為例，采用地平線自研的伯努利1.0架構的BPU（ASIC晶片），CPU采用雙核ARM Cortex-A53，征程2的等效算力超過4 TOPS，功耗僅為2W，達到車規級AEC-Q100标準，典型算法模型在征程2晶片的使用率可高于90%。
地平線自主設計研發的人工智能專用計算架構BPU已經推出了五種三代AI架構。地平線自主設計研發了人工智能專用計算架構Brain Processing Unit（BPU），目前已經推出了五種三代AI架構：高斯架構、伯努利1.0架構（用于征程2晶片）、伯努利2.0架構（用于征程3晶片）、貝葉斯架構（用于征程5晶片），而在下一代征程6晶片将內建第四代BPU架構（納什架構）。
3、軟硬結合，打造“算法+晶片+工具鍊”的自動駕駛生态。
地平線以“算法+晶片+工具鍊”為基礎，打造“天工開物”AI開發平台。地平線基于地平線自研AI晶片打造的“開工開物”AI全生命周期開發平台：包含模型倉庫（Model Zoo）、AI晶片工具鍊（AI Toolchain）、AI應用開發中間件（AI Express）三大功能子產品。開發者配合地平線AI工具鍊，适配主流的訓練架構Caffe、MXNet、TensorFlow和PyTorch，支援ONNX，并提供模型倉庫，加速客戶開發和部署自有算法，提高客戶産品應用開發效率。
模型倉庫（Model Zoo）：産品級算法、基礎算法和産品參考算法三類算法資源。賦能地平線晶片合作夥伴更快、更省地開發出自己的人工智能産品；
AI晶片工具鍊（AI Toolchain）：量化訓練工具和浮點定點轉換工具，為地平線晶片開發者提供模型訓練、模型轉換、應用開發和部署等基礎工具；
AI應用開發中間件（AI Express）：XStream和XProto兩套應用開發架構，提供豐富的、高度可複用的算法子產品、業務政策子產品、應用元件和場景應用參考方案，旨在加速客戶從業務模型內建到應用程式開發流程。
地平線打造了最新的自動駕駛參考平台Matrix 5，算力高達512 TOPS。地平線于2020年推出了基于4顆征程2晶片的Matrix 2計算平台，最高算力可達16 TOPS。地平線于2021年推出其最新的自動駕駛參考平台Matrix 5，該計算平台基于4顆征程5，算力高達512 TOPS，能夠滿足ADAS、高階自動駕駛、智能座艙等多場景需求并且擁有豐富的接口，包括48GMSL2攝像頭輸入通路，最高可支援多路8MP@30fps、多路毫米波雷達、4D成像雷達、雷射雷達、超音波及麥克風陣列的接入，使車内外能夠實作全方位、多模态感覺。
七、相關公司：
中科創達、德賽西威、光庭資訊、東軟集團、四維圖新、經緯恒潤
中科創達（300496.SZ）：全球領先的智能平台技術服務提供商。
德賽西威（002920.SZ）：汽車電子Tier 1龍頭，ADAS先發優勢顯著。
光庭資訊（301221.SZ）：領先的智能汽車軟體解決方案提供商。
東軟集團（600718.SH）：智能汽車浪潮為老牌軟體龍頭注入活力。
四維圖新（002405.SZ）：地圖為基、晶片鑄魂，打造汽車智能上司者。
經緯恒潤（A21257.SH）：領先的綜合電子系統科技服務龍頭。
文章首發-公衆号：鑽石研報。